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Doutoramento • Doutoramento em Métodos Quantitativos

Clustering with discrete mixture models: An integrated approach for model selection

Autor
Silvestre, Cláudia Marisa Vasconcelos
Data de publicação
19 Oct 2015
Acesso
Acesso restrito
Palavras-chave
Modelos de mistura finita
Feature selection
Cluster analysis
Nite mixture models
Multinomial distribution
EM algorithm
Model selection
Categorical data
Análise de agrupamento
Distribuição multinomial
Algoritmo EM
Selecção de modelos
Variáveis categoriais
Selecção de variáveis
Resumo
PT
A investigação em analise de agrupamento (cluster analysis) continua em curso. Identificar o número de grupos, bem como seleccionar um subconjunto de variáveis relevantes a partir de dados de uma amostra constituem domínios de investigação ativa em agrupamento. Grande parte dos métodos desenvolvidos para abordar estas temáticas refere-se a dados contínuos, e não podem ser directamente aplicados ao agrupamento de dados categoriais. Este trabalho, pretende ser um contributo nesta área, abordando o agrupamento de dados categoriais.
EN
Research on cluster analysis continues to develop. Identifying the number of clusters and selecting a subset of relevant variables available in the data have been active areas in research on clustering methods. The approaches proposed for addressing these issues are mostly designed to deal with numerical data and cannot be directly applied for clustering categorical data. This work intends to be a contribution to handling categorical data, in this area.

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